计算机视觉与机器视觉的问题是，前者太学术，后者太工业，因而一直以来在消费级市场缺乏好的产品。 2017-01-06 25 参考资料 1. 人工智能、深度学习、机器视觉，你需要弄清的概念 ．深度学习世界[引用日期2016-05-03] 2. 机器视觉检测技术 ．工业机器人网 [引用日期2016-04-08] 3. 现在谈机器视觉还早了点？ ．深度学习世界[引用日期2016-05-04] 4. 工业自动化发展完善 机器视觉大时代来临 ．EEPW电子产品[引用日期2015-02-06] 5. 机器视觉在布匹生产在线检测系统应用 ．中国电子网[引用日期2015-02-09] 6. 机器视觉系统国内外应用现状 ．中国智能化网[引用日期2015-02-09] 7. 谷歌发现机器视觉的“阿喀琉斯之踵” ．工控网[引用日期2016-09-14] 8. 机器视觉系统典型应用 ．系统之所以成功，首先要保证图像质量好，特征明显。广西机器视觉
和不用量器的定性或半定量检测（例如产品的外观检查、装配线上的零部件识别定位、缺陷性检测与装配完全性检测）。 ⒉机器人视觉：用于指引机器人在大范围内的操作和行动，如从料斗送出的杂乱工件堆中拣取工件并按一定的方位放在传输带或其他设备上（即料斗拣取问题）。至于小范围内的操作和行动，还需要借助于触觉传感技术。 此外还有： 1自动光学检查 2 人脸识别 3无人驾驶汽车 4产品质量等级分类 5印刷品质量自动化检测 6文字识别 7纹理识别 8追踪定位广西机器视觉为下一步的工作作出安排；可以获知内布匹的质量情况等等。
好的光源需要能够使你需要寻找的特征非常明显，除了是摄像头能够拍摄到部件外，好的光源应该能够产生比较大的对比度、亮度足够且对部件的位置变化不敏感。光源选择好了，剩下来的工作就容易多了。具体的光源选取方法还在于试验的实践经验。 机器视觉应用案例 编辑 在布匹的生产过程中，像布匹质量检测这种有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成，在现代化流水线后面常常可看到很多的检测工人来执行这道工序，给企业增加巨大的人工成本和管理成本的同时，却仍然不能保证100 %的检验合格率（即“零缺陷”）。
技术(图像增强和分析算法、图像卡、 I/O卡等)。一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。 [2] 机器视觉系统**基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代 人工视觉。同时，在大批量重复性工业生产过程中，用机器视觉检测方法可以**提高生产的效率和 自动化程度。检测目标，并且计算出其面积的功能。
这些因素必须采取一致的方式对待。如果在测量物体的宽度，则需要使用水平方向的 CCD 规格，等等。如果以英寸为单位进行测量，则以英尺进行计算，***再转换为毫米。 参考如下例子：有一台 1/3” C 型安装的 CDD 摄像机（水平方向为 4.8 毫米）。物体到镜头前部的距离为 12”（305 毫米）。视野或物体的尺寸为2.5”（64 毫米）。换算系数为 1” = 25.4 毫米（经过圆整）。 FL = 4.8 毫米 x 305 毫米 / 64 毫米 FL = 1464 毫米 / 64 毫米 FL = 按 23 毫米镜头的要求 FL = 0.19” x 12” / 2.5” FL = 2.28” / 2.5” FL = 0.912” x 25.4 毫米/inch FL = 按 23 毫米镜头的要求光源选型基本要素： 对比度：对比度对机器视觉来说非常重要。中国台湾机器视觉代理
基于上述原因，我们需要将RGB像素转换成为另一种颜色空间CIELAB。广西机器视觉
频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。 机器视觉系统镜头 FOV（Field of Vision）=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM（零件测量公差比） 镜头选择应注意： ①焦距②目标高度 ③影像高度 ④放大倍数 ⑤影像至目标的距离 ⑥中心点 /节点⑦畸变 视觉检测中如何确定镜头的焦距 为特定的应用场合选择合适的工业镜头时必须考虑以下因素： · 视野 - 被成像区域的大小。 · 工作距离 (WD) - 摄像机镜头与被观察物体或区域之间的距离。 · CCD - 摄像机成像传感器装置的尺寸。广西机器视觉
